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title: "Painel do Perfil dos Servidores Ativos"
output:
flexdashboard::flex_dashboard:
storyboard: true
orientation: columns
source_code: embed
vertical_layout: fill
theme: yeti
---
```{r setup, include=FALSE}
# PACKAGES / LIBRARIES:
library(flexdashboard)
library(tidyverse)
library(plotly)
library(leaflet)
library(rnaturalearth)
library(treemap)
library(treemapify)
library(d3treeR)
library(highcharter)
library(readxl)
library(stringr)
library(knitr)
library(DT)
library(viridisLite)
library(scales)
options(scipen=10000)
```
Servidores Ativos
===========================================================================
```{r base}
carreiras <- readRDS("data/tab.rds")
```
```{r}
treemap1 <- carreiras |>
group_by(Agrupamento) |>
summarise(
qtde_servidores = n(),
Remun_media = round(mean(Remuneracao),2),
max = round(max(Remuneracao),2)
)
```
Column {data-width=200}
--------------------------------------------------------------------
### **Treemap Plano de Carreiras e Remuneração**
\
A ilustração adjacente exibe a relação entre o tamanho de cada retângulo e o número total de servidores, em que as dimensões dos retângulos são proporcionais à quantidade de servidores em cada categoria. Além disso, as cores utilizadas nos retângulos são indicativas da média de remuneração dos servidores ativos em cada grupo. Ou seja, a cor de cada retângulo representa a remuneração média associada aos servidores daquela categoria, enquanto o tamanho relativo dos retângulos expressa a proporção de servidores em relação ao total, permitindo uma análise visual da distribuição de servidores e suas remunerações.
\
Column
---------------------------------------------------------------------------
### Distribuição da total dos Servidores Ativos por Carreira e Remuneração Média
```{r }
library(highcharter) #interactive visualization
treemap1 |>
hchart('treemap',
hcaes(
x = "Agrupamento",
value = 'qtde_servidores',
color = 'Remun_media'
),
allowDrillToNode = TRUE,
tooltip = list(
pointFormat = "Agrupamento: {point.name}<br>Quantidade de Servidores: {point.value}<br>Remuneração Média: R$ {point.colorValue}"
)
) |>
hc_exporting(enabled = TRUE) |>
hc_title(text = "Plano de Carreiras e Remuneração Média")
```
Planos e Carreiras
===========================================================================
Column {data-width=200}
--------------------------------------------------------------------
### **Treemap Plano de Carreiras e Remuneração**
\
A ilustração adjacente exibe apenas a proporção entre o tamanho de cada retângulo e o número total de servidores.
Cada cor representa o agrupamento dos Planos de Carreiras. Passe o mouse para visualizar o nome do agrupamento.
\
Column
---------------------------------------------------------------------------
### Distribuição da total dos Servidores Ativos por Carreira
```{r }
treemap2 <- carreiras |>
group_by(Agrupamento, VAR_0185_AGRUPAMENTO) |>
summarise(
qtde_servidores = n(),
Remun_media = round(mean(Remuneracao),2),
max = round(max(Remuneracao),2)
)
dout <- data_to_hierarchical(
treemap2,
c( Agrupamento, VAR_0185_AGRUPAMENTO),
size_var = qtde_servidores)
#hchart(dout, type = "sunburst") |> hc_exporting(enabled = TRUE)
hchart(dout, type = "treemap", allowDrillToNode = TRUE,
tooltip = list(
pointFormat = "Agrupamento: {point.name}<br>Quantidade de Servidores: {point.value}"
)
) |>
hc_exporting(enabled = TRUE) |>
hc_title(text = "")
```
Servidores por Agrupamento
===========================================================================
```{r}
treemap1 <- carreiras |>
dplyr::filter(!is.na(Agrupamento)| !is.na(Agrupamento)) |>
group_by(Agrupamento, No_faixa) |>
summarise(
qtde_servidores = n()
) |>
mutate(
pct = qtde_servidores/sum(qtde_servidores)
)
write.csv2(treemap1, "dados.csv")
```
Column
--------------------------------------------------------------------
```{r, dpi= 200}
knitr::include_graphics("img/Capturar.JPG")
```
Servidores por Agrupamento2
===========================================================================
Row
--------------------------------------------------------------------
```{r}
p <- ggplot(treemap1, aes(x = No_faixa, y = qtde_servidores, fill = Agrupamento)) +
geom_bar(stat = "identity") +
# geom_text(aes(label = scales::percent(round(pct,digits = 2)), vjust = -0.5), color = "black", size = 3) +
scale_x_discrete() +
labs(title = "Distribuição Remuneratória dos Servidores Ativos",
x = "",
y = "Quantidade de Servidores",
fill = "Agrupamento") +
coord_flip()+
theme_minimal()
plotly::ggplotly(p)
```
Faixa Remunenatória e Raça
====================================================================================
Column
---------------------------------------------------------------------------
### Distribuição dos Planos de Carreiras por Faixa Remuneratória
```{r}
treemap3 <- carreiras |>
group_by(Agrupamento, No_faixa) |>
summarise(
qtde_servidores = n(),
Remun_media = round(mean(Remuneracao),2)
) |> dplyr::ungroup()
dout <- data_to_hierarchical(
treemap3,
c( Agrupamento, No_faixa ),
qtde_servidores)
#hchart(dout, type = "sunburst")
hchart(dout, type = "treemap", allowDrillToNode = TRUE,
tooltip = list(
pointFormat = "Agrupamento: {point.name}<br>Quantidade de Servidores: {point.value}"
)
) |> hc_exporting(enabled = TRUE) |>
hc_title(text = "Plano de Carreiras por Faixa Remuneratória")
```
Column
---------------------------------------------------------------------------
### Distribuição dos Planos de Carreiras por Raça-Etnia
```{r}
treemap3 <- carreiras |>
group_by(Agrupamento, Raça_cor) |>
summarise(
qtde_servidores = n(),
Remun_media = round(mean(Remuneracao),2)
) |> dplyr::ungroup()
dout <- data_to_hierarchical(
treemap3,
c( Agrupamento, Raça_cor ),
qtde_servidores)
#hchart(dout, type = "sunburst")
hchart(dout, type = "treemap", allowDrillToNode = TRUE,
tooltip = list(
pointFormat = "Agrupamento: {point.name}<br>Quantidade de Servidores: {point.value}"
)
) |>
hc_exporting(enabled = TRUE) |>
hc_title(text = "Plano de Carreiras por Raça-Etnia")
```
Por Gênero
====================================================================================
Column
---------------------------------------------------------------------------
### Distribuição dos Planos de Carreiras por Gênero Feminino
```{r}
treemap5 <- carreiras |> filter(CO_SEXO == "F") |>
group_by(VAR_0185_AGRUPAMENTO, CO_SEXO) |>
summarise(
qtde_servidores = n(),
Remun_media = round(mean(Remuneracao),2)
) |> dplyr::ungroup() |>
filter(!is.na(VAR_0185_AGRUPAMENTO))
dout <- data_to_hierarchical(
treemap5,
c( CO_SEXO , VAR_0185_AGRUPAMENTO ),
qtde_servidores)
hchart(dout, type = "treemap", allowDrillToNode = TRUE,
tooltip = list(
pointFormat = "Agrupamento: {point.name}<br>Quantidade de Servidores: {point.value}"
)
) |>
hc_exporting(enabled = TRUE) |>
hc_title(text = "Plano de Carreiras por Sexo Feminino")
```
Column
---------------------------------------------------------------------------
### Distribuição dos Planos de Carreiras por Gênero Masculino
```{r}
treemap6 <- carreiras |> filter(CO_SEXO == "M") |>
group_by(VAR_0185_AGRUPAMENTO, CO_SEXO) |>
summarise(
qtde_servidores = n(),
Remun_media = round(mean(Remuneracao),2)
) |> dplyr::ungroup() |>
filter(!is.na(VAR_0185_AGRUPAMENTO))
dout <- data_to_hierarchical(
treemap6,
c( CO_SEXO , VAR_0185_AGRUPAMENTO ),
qtde_servidores)
hchart(dout, type = "treemap", allowDrillToNode = TRUE,
tooltip = list(
pointFormat = "Agrupamento: {point.name}<br>Quantidade de Servidores: {point.value}"
)
) |>
hc_exporting(enabled = TRUE) |>
hc_title(text = "Plano de Carreiras por Sexo Masculino")
```
Faixa etária e Escolaridade
====================================================================================
Column
---------------------------------------------------------------------------
### Distribuição dos Planos de Carreiras por Faixa Etária
```{r}
treemap3 <- carreiras |>
group_by(Agrupamento, faixa_etaria) |>
summarise(
qtde_servidores = n(),
Remun_media = round(mean(Remuneracao),2)
) |> dplyr::ungroup()
dout <- data_to_hierarchical(
treemap3,
c( Agrupamento,faixa_etaria ),
qtde_servidores)
#hchart(dout, type = "sunburst")
hchart(dout, type = "treemap", allowDrillToNode = TRUE,
tooltip = list(
pointFormat = "Agrupamento: {point.name}<br>Quantidade de Servidores: {point.value}"
)
) |> hc_exporting(enabled = TRUE) |>
hc_title(text = "Plano de Carreiras por Faixa Etária")
```
Column
---------------------------------------------------------------------------
### Distribuição dos Planos de Carreiras por Nível de Escolaridade
```{r}
treemap3 <- carreiras |>
group_by(VAR_0185_AGRUPAMENTO, SG_ESCOLARIDADE) |>
summarise(
qtde_servidores = n(),
Remun_media = round(mean(Remuneracao),2) )|>
dplyr::ungroup() |>
filter(!is.na(VAR_0185_AGRUPAMENTO))
dout <- data_to_hierarchical(
treemap3,
c( SG_ESCOLARIDADE, VAR_0185_AGRUPAMENTO ),
qtde_servidores)
#hchart(dout, type = "sunburst")
hchart(dout, type = "treemap", allowDrillToNode = TRUE,
tooltip = list(
pointFormat = "Agrupamento: {point.name}<br>Quantidade de Servidores: {point.value}"
)
) |> hc_exporting(enabled = TRUE) |>
hc_title(text = "Plano de Carreiras por Nível de Escolaridade")
```
Remuneração por grupos {data-width=500}
==============================
Column
------------------------------
### Box plot - Remuneração por Faixa Etária
```{r}
hcboxplot(name="Remuneração", x = carreiras$Remuneracao, var = carreiras$faixa_etaria, color = "#400d65")%>%
hc_title(text = "Distribuição da Remuneração por Faixa Etária", align = "left", style = list(color = "#bbbbbb"))%>% hc_yAxis(title = list(text = "Remuneração Bruta - R$")) |>
hc_exporting(enabled = TRUE)
```
Column {data-width=500}
-------------------------------------
### Box plot - Remuneração por Nível de Escolaridade
```{r}
df <- carreiras |> dplyr::filter(!is.na(SG_ESCOLARIDADE))
hcboxplot(name="Remuneração", x = df$Remuneracao, var = df$SG_ESCOLARIDADE, color = "#400d65")%>%
hc_title(text = "Distribuição da Remuneração por Nível de Escolaridade", align = "left", style = list(color = "#bbbbbb"))%>% hc_yAxis(title = list(text = "Remuneração Bruta - R$"))|> hc_exporting(enabled = TRUE)
```
Column
------------------------------
### Box plot - Remuneração por Agrupamento
```{r}
carreiras1 <- carreiras |> filter( !is.na(Agrupamento), Agrupamento != "N.a.")
hcboxplot(name="Remuneração", x = carreiras1$Remuneracao, var = carreiras1$Agrupamento, color = "#400d65")%>%
hc_title(text = "Distribuição da Remuneração por Faixa Etária", align = "left", style = list(color = "#bbbbbb"))%>% hc_yAxis(title = list(text = "Remuneração Bruta - R$")) |>
hc_exporting(enabled = TRUE)
```
Ranking
====================================================================================
```{r}
library(ggplot2)
library(ggiraph)
library(patchwork)
treemap8 <- carreiras |>
group_by(Agrupamento) |>
summarise(
qtde_servidores = n(),
Remun_media = round(mean(Remuneracao),2) )|>
dplyr::ungroup() |> arrange(-qtde_servidores) |>
dplyr::filter(!is.na(Agrupamento)| !is.na(Agrupamento))
p1 <- ggplot(treemap8,
aes(y = reorder(Agrupamento, qtde_servidores),
x=qtde_servidores,
tooltip = qtde_servidores,
data_id = Agrupamento)) +
geom_bar_interactive(stat="identity",
fill="steelblue") +
labs(y="", x="Ranking Total de Servidores") +
theme_minimal()
p2 <- ggplot(treemap8,
aes(y = reorder(Agrupamento, Remun_media),
x=Remun_media,
tooltip = Remun_media,
data_id = Agrupamento)) +
geom_bar_interactive(stat="identity",
fill="steelblue") +
labs(y="", x="Ranking Remuneração Média") +
theme_minimal()
p3 <- (p1 | p2) +
plot_annotation(title = "Total de servidores e remuneração média por agrupamento")
p3
```
